Aberdin Universitetinin tədqiqat qrupu peyk görüntülərindən istifadə edərək torpaq örtüyünün xəritələşdirilməsini sürətləndirmək və dəqiqliyi artırmaq üçün yeni süni intellekt modeli hazırlayıb. Bu model, xüsusilə bitki örtüyünün təsnifləşdirilməsi sahəsində mühüm irəliləyişlər vəd edir. Torpaq örtüyü, topoqrafik xüsusiyyətlər və ərazinin istifadəsi ilə bağlı dəqiq məlumatlar iqlim dəyişikliyinin təsirləri, ərzaq təhlükəsizliyi və davamlılıq kimi qlobal problemlərin həlli üçün mühüm əhəmiyyət kəsb edir. Ənənəvi bitki örtüyünün xəritələşdirilməsi metodları peyk görüntülərini piksel-piksel analiz edərək işləyir ki, bu da xüsusilə mürəkkəb və müxtəlif relyeflərdə səmərəsiz və səhvlərə meyilli ola bilər. Yeni model, SAGRNet (Sampling and Attention-based Graph Convolutional Residual Network), dərin öyrənmə texnologiyalarından istifadə edərək daha sürətli və dəqiq təsnifat aparır. Bu sistem yalnız fərdi pikselləri deyil, bütöv landşaft obyektlərini (məsələn, tarlalar və meşələr) analiz edir. Bununla, landşaftın forması, konteksti və əlaqələri haqqında daha etibarlı və geniş miqyaslı xəritələşdirmə imkanı yaradır. Tədqiqatın nəticələri "ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing" jurnalında dərc edilib. SAGRNet modeli Şotlandiyanın şimal-şərqindəki müxtəlif relyefləri əhatə edən peyk görüntüləri əsasında hazırlanıb və nəticələrin doğruluğunu təmin etmək üçün sınaqdan keçirilib. Tədqiqat sahələri Aberdin, Dandi və Highlands bölgələrində yerləşən meşəlik, əkin sahələri və otlaqlardan ibarət əraziləri əhatə edir. Modelin qlobal tətbiq imkanlarını qiymətləndirmək üçün tədqiqat qrupu Çin (Quançjou), Cənubi Afrika (Durban), Avstraliya (Sidney), ABŞ (Nyu York) və Braziliya (Portu Aleqri) daxil olmaqla, beş müxtəlif şəhər ətrafı bölgədə əlavə sınaqlar aparıb. Bu ərazilər müxtəlif ekoloji şəraitləri, bitki örtüyü strukturlarını, urbanizasiya intensivliyini və torpaq örtüyü mürəkkəbliyini təmsil etmək üçün diqqətlə seçilib. SAGRNet modeli açıq şəkildə istifadəyə verilib və qərar qəbuledicilərə daşqınlar, meşə yanğınları, quraqlıq və ya güclü yağışlar kimi böyük hadisələrin torpaq və məhsullara təsirini sürətlə vizuallaşdırmaq və anlamaq imkanı yaradır. Layihənin rəhbəri, Aberdin Universitetinin geologiya üzrə müəllimi Dr. Lidiya Sam bildirib: "Əkin sahələri ilə bağlı dəqiq ölçü və topoqrafik məlumatlar davamlı torpaq idarəetmə strategiyalarının inkişafı üçün əsasdır. Bu gün orbitdə çoxsaylı Yer müşahidə peyklərimiz mövcuddur və onlar planetimizin yüksək dəqiqlikli görüntülərini təqdim edir. SAGRNet kimi modellər bu görüntü məlumatlarının əsl potensialını ortaya çıxarmağa imkan verir." Dr. Anşuman Bhardvaj, layihənin həmmüəllifi və Aberdin Universitetinin geologiya üzrə baş müəllimi, əlavə edib: "Bizim modelimiz kifayət qədər çevikdir və landşaftın necə dəyişdiyini tez və dəqiq şəkildə analiz edə bilir. Bu, sahil eroziyalarından və torpaq sürüşmələrindən başlayaraq bitki örtüyünün və ya məhsul paylanmasının dəyişikliklərinə qədər iqlim dəyişikliyinin təsirlərini daha dərindən anlamaq üçün vacibdir." Layihədə iştirak edən doktorant və tədqiqat köməkçisi Baolin Gui isə qeyd edib: "SAGRNet genişmiqyaslı tətbiqlər, o cümlədən torpaq resurslarının araşdırılması, ekoloji monitorinq platformaları, milli torpaq örtüyü xəritələşdirmə proqramları və ətraf mühit dəyişikliklərinin analizi çərçivələrinə inteqrasiya üçün əlverişlidir." Bu tədqiqat torpaq monitorinqi, kənd təsərrüfatı və ətraf mühitin idarəedilməsi sahələrində real dünya tətbiqləri üçün möhkəm bir əsas yaradır.